检测灰度或二值图像中的六边形形状

Question

对于我的学士论文,我需要分析在海洋中拍摄的图像来计算和测量水粒子的大小.

我的问题:除了想要的水粒子外,图像在整个图像中都显示出六边形斑块: - 不同尺寸 - 不规则形状 - 不同的灰度值

(下面的示例图片!)

很明显,这些补丁将伪造我关于粒子大小和数量的图像分析.因此,需要以某种方式检测和删除此修补程序.

因为它只是我论文中工作的一小部分,所以我不想花太多时间在它上面,并且已经尝试过经典方法,如:(imageJ)

• 玩阈值(导致也删除想要的水颗粒)
• 分析图像,包括六边形斑块,然后分类出最大的区域(六边形斑块有相当大的区域,但你仍然会有很多haxagons)
• 使用滤镜:在复制的图像上使用高斯滤镜并从原始图像中减去副本会删除许多色块(减少灰度值),但也会删除很少的水粒子,因此会再次伪造结果

更复杂和耗时的解决方案是使用例如matlab或opencv中的实现库来检测描述形状的点.但到目前为止,我找不到适合我任务的代码.

你们有没有人创造过我可以用于我的任务或任何其他想法的代码？

你也可以看到很多不同深度的六边形斑块.具有更大像素值的小点是想要的粒子!

Answer 1

图像处理是一个非常复杂的领域，因此没有硬性规定。

但如果是我，我会“掩盖”该图像。这涉及定义您想要保留或删除的像素“蒙版”。然后，您可以递归地扫描图像上的蒙版，并将蒙版与所选图像部分进行比较。然后，如果该部分符合您的标准，您可以选择或删除该部分（取决于您的方法）。标准的一个例子是根据似然函数（例如卡方、均方误差等）加权的空间和灰度误差或定义不确定性的正态分布。

一些值得深思的东西